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一个真实的痛点场景 作为一名研究者，我每天都需要阅读大量的学术论文。最近在做文献综述时，我想到：能不能让 AI 帮我快速理解这些论文的核心内容？ 于是我尝试直接把 PDF 扔给大模型，结果发现： 复杂

Xinference部署 Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌

检索增强生成 (RAG) 能让 大型语言模型 (LLM) 借助外部知识，提高回答的准确性和上下文理解能力。不过，RAG 并不总是那么可靠，在很多情况下会“翻车”，导致输出的内容不够准确或相关。这种问题

1. Test-Time Compute（测试时计算） 在深入了解 DeepSearch 和 DeepResearch 之前，我们得先搞明白一个概念：Test-Time Compute（测试时计算）。

在打造检索增强生成（RAG）应用时，选择合适的Embedding模型就像挑选合适的工具，直接影响到应用的表现和效果。​那么，面对众多的模型，我们该如何轻松找到最适合的那一款呢？​ MTEB简介 git

论文简介 Reasoning模型也进化到2.0了，这次居然学会用工具了！✨ 最近有个叫START的方法，让大模型也能学着用工具，比如自己调用代码解释器，来提升推理和解决问题的能力。 具体怎么实现的呢？

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从去年到现在，检索增强生成（RAG）这套玩法越来越火。简单来说，它就是让大型语言模型（LLM）结合外部数据，确保回答更准确、不胡说八道（减少“幻觉”）。这样一来，RAG 系统不仅能给出更靠谱的答案，还

Gemma是来自Google的一个轻量级模型系列，基于 Gemini 技术构建。2025年3月12日，也就是昨天，Google 发布了 Gemma 3，这是他们 Gemma 系列模型的新一代。Gemm